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1.
《高等职业教育》2020,(1):96-96
为使本刊进一步实现出版的现代化、编排的规范化,按照中华人民共和国新闻出版总署的通知要求,依据《中国学术期刊(光盘版)检索与评价数据规范》,结合本刊实际,现将本刊对稿件的结构和书写格式要求及用稿原则公布如下,凡不按此要求投稿者,本刊概不受理,敬请谅解。一、来稿顺序依次为:文题、作者姓名、作者信息(包括单位全称、所在省市、邮政编码、联系电话)、中文摘要、关键词、正文、参考文献。并请在文末附标题、作者、单位、省市名、关键词、摘要英译文。  相似文献   
2.
电池工业是我国发展迅速的产业之一,本文从FT分类号的简介和特点出发,说明FT分类体系是比IPC分类体系更详细和更全面的多重分类体系,并根据电池领域的特点,结合具体案例探讨了FT分类号在电池领域专利检索中的实际应用,对提高电池领域中的专利检索效率具有借鉴和参考意义。  相似文献   
3.
本文对贴标签领域的相关IPC和CPC分类号进行了介绍和分析,并通过实际案例的检索,着重分析了CPC的分类含义和在检索中的使用特点,进而发现对于CPC的准确理解可提高该领域案件的检索效率。  相似文献   
4.
针对现有地理数据空间检索方法以简单字面匹配为核心、缺乏推理能力等问题,根据地理信息科学中的空间拓扑理论,提出一种基于地名本体的加权相关度算法.该算法考虑到不同的空间拓扑关系在语义检索应用中的重要程度不同,从而赋予地理空间本体关系不同的权值,并体现了其与语义距离的反比关系.通过地名本体实例验证,表明经加权后的语义相关度算法在语义检索应用中可以达到更好的检索效果.  相似文献   
5.
针对近几年在开展查收查引服务过程中数据库著录格式等存在的常见问题及应用实例进行了简单的分析与总结.旨在通过与同行的交流与探讨,为检索文献提供途径与方法.进一步提高查收查引服务的工作质量与规范化程度,更好地为高校与科研单位的教学和科研服务.  相似文献   
6.
提出一种改进的基于切片的3D模型检索方法。首先,将查询模型进行归一化处理,然后,在模型正交主平面的三个方向上进行多次切割,根据所得裁剪平面轮廓点的分布特征计算模型的特征向量,最后根据该向量进行3D模型检索。利用普林斯顿大学的所提供的3D模型库的标准模型作为实验数据进行实验,结果表明,与原有基于切片的3D模型检索算法相比,本文方法能更加有效的检索。  相似文献   
7.
科技查新是通过检索科技文献和对比分析对科技项目的新颖程度做出判断的信息咨询活动和文献查证工作。介绍了化学科技查新中的前沿领域,以外文数据库SciFinder Scholar为例,进行了检索策略的探讨。  相似文献   
8.
阎循蓉 《江西科学》2020,38(3):423-428
为充分利用数字图书馆中图像资料所蕴含的各种信息并对其图像检索系统进行合理优化,在全面提取图像各种特征的基础上,引入机器学习的集成学习技术,并将其中的加权投票法和意见一致性方法应用在数字图书馆反馈图像检索中。首先提取物理层特征包括:图像的颜色、纹理、轮廓形状等信息以及逻辑层特征包括:图中对象间的空间关系特征以及抽象层特征包括:场景、情感、行为特征,形成各子特征集。在各子特征数据集上通过欧式距离法进行相似性度量,以产生差异性的子检索结果,并通过集成学习的加权投票法和意见一致性方法将各子检索结果进行加权投票,这也是个决策级结果融合的过程。权重根据人机交互时用户的相关反馈进行动态调整,反复循环,直到用户得到满意的检索结果。该系统充分发挥图像中包含的不同特征的优势,在此基础上构建更加合理的图像检索系统。该系统可以更好地满足用户在数字图书馆进行图像信息检索时多样化、个性化用户要求。  相似文献   
9.
针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库; 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索; 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.  相似文献   
10.
物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.  相似文献   
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